标题：大模型的中场战事：CoE或MoE？

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大模型的淘汰赛比想象中更快到来。创投市场的资金流入虽有所增长，但交易数量下滑，显示产业格局正迅速向强者集中。大厂之间的价格战彻底关闭了后来者的市场通道，轻量级模型价格内卷激烈，后来者难以跟进。

短短两年内，技术尚未触及极限，产业已从萌芽演变为江山初定。然而，胜利者也陷入了更持久的消耗战。大模型行业面临三大挑战：GPU是否足够支撑，参数膨胀速度与现金消耗速度的对比，以及是否存在全能且无幻觉的通用大模型。

过度追求技术领先成为一种诅咒，淘汰赛暂停后，行业寻求新的生存之道。大模型产业共识逐渐形成：参数放大并非唯一解决方案。

硬件限制了大模型的扩张，细分场景中，智能与参数量不成正比，这一现实对暴力竞争提出质疑。大模型的应用场景日益复杂、专业化和碎片化，一个模型难以同时满足通识和专业需求。

商业化的不可能三角迫使参数信徒面对现实，模型智能、速度和成本之间存在矛盾。参数扩张导致智能提升与产品响应速度减缓、成本增加。若无限制扩张，AI将成为资本的战争，代价远超历史商业竞争。

面对天花板，行业转向探索新路径。MoE（混合专家模型）与CoE（专家协同模型）成为两大技术流派。MoE将多个细分领域专家模型组合，展现高效能与成本优势，但设计与迭代耗资巨大，适合大型技术巨头。CoE允许模型间协同工作，分工明确，成本低，API接口友好，更适合多模型共享的环境。

360集团副总裁梁志辉受启发，认为CoE模式能实现优势互补与全方面能力，优于单一全能模型。基于此思路，360 CoE AI助手在多项能力测试中超越GPT-4。通过整合16家国内顶级大模型，AI助手实现了更精准的需求理解与任务分派，成本更低，效率更高。

AI助手被内置到360的浏览器、搜索引擎等产品中，提供流畅的用户体验，同时降低用户成本。集成大模型能力不仅提升了用户体验，也为大模型厂商提供了免费流量，促进了共赢模式的形成。此举展示了CoE架构在商业化应用中的潜力，标志着大模型产业从技术竞赛迈向更高效、更经济的商业模式。

大模型产业的快速发展揭示了生存与伟大的双重挑战。历史表明，若无法确保生存，伟大只会成为竞争对手的助力。大模型行业正在探索新的生存之道，寻求在技术创新与商业应用之间找到平衡。